Python matplotlib实现条形统计图

Python-matplotlib实现条形统计图，供大家参考，具体内容如下

效果图展示如下:

该代码可以处理多个实验多组观测值的展示，代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

def plot_bar(experiment_name, bar_name, bar_value, error_value=None,):
? ? """

? ? Args:
? ? ? ? experiment_name: x_labels
? ? ? ? bar_name: legend name
? ? ? ? bar_value: list(len(experiment_name), each element contains a np.array(),
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?which contains bar value in each group
? ? ? ? error_value: list(len(experiment_name), each element contains a np.array(),
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?which contains error value in each group
? ? Returns:

? ? """

? ? # 用于正常显示中文标签
? ? # plt.rcParams["font.sans-serif"]=['SimHei']

? ? colors = ['lightsteelblue', 'cornflowerblue', 'royalblue', 'blue', 'mediumblue', 'darkblue', 'navy', 'midnightblue',
? ? ? ? ? ? ? 'lavender', ]

? ? assert len(bar_value[0]) <= len(colors) ?# if not try to add color to 'colors'

? ? plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
? ? plt.style.use('seaborn')
? ? font = {'weight': 'normal', 'size': 20, }
? ? font_title = {'weight': 'normal', 'size': 28, }
? ? # bar width
? ? width = 0.2
? ? # groups of data
? ? x_bar = np.arange(len(experiment_name))
? ? # create figure
? ? plt.figure(figsize=(10, 9))

? ? ax = plt.subplot(111) ?# 假如设置为221，则表示创建两行两列也就是4个子画板,ax为第一个子画板

? ? # plot bar

? ? bar_groups = []
? ? value = []
? ? for i in range(len(bar_value[0])):
? ? ? ? for j in range(len(experiment_name)):
? ? ? ? ? ? value.append(bar_value[j][i])
? ? ? ? group = ax.bar(x_bar - (len(experiment_name)-3-i)*width, copy.deepcopy(value), width=width, color=colors[i], label=bar_name[i])
? ? ? ? bar_groups.append(group)
? ? ? ? value.clear()


? ? # add height to each bar
? ? i = j = 0
? ? for bars in bar_groups:
? ? ? ? j = 0
? ? ? ? for rect in bars:
? ? ? ? ? ? x = rect.get_x()
? ? ? ? ? ? height = rect.get_height()
? ? ? ? ? ? # ax.text(x + 0.1, 1.02 * height, str(height), fontdict=font)
? ? ? ? ? ? # error bar
? ? ? ? ? ? if error_value:
? ? ? ? ? ? ? ? ax.errorbar(x + width / 2, height, yerr=error_value[j][i], fmt="-", ecolor="black",
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? elinewidth=1.2, capsize=2,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? capthick=1.2)
? ? ? ? ? ? j += 1
? ? ? ? i += 1

? ? # 设置刻度字体大小
? ? plt.xticks(fontsize=15)
? ? plt.yticks(fontsize=18)
? ? # 设置x轴的刻度
? ? ax.set_xticks(x_bar)
? ? ax.set_xticklabels(experiment_name, fontdict=font)

? ? # 设置y轴的刻标注
? ? ax.set_ylabel("Episode Cost", fontdict=font_title)
? ? ax.set_xlabel('Experiment', fontdict=font_title)

? ? # 是否显示网格
? ? ax.grid(False)

? ? # 拉伸y轴
? ? ax.set_ylim(0, 7.5)
? ? # 把轴的刻度间隔设置为1，并存在变量里
? ? y_major_locator = MultipleLocator(2.5)
? ? ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)

? ? # 设置标题
? ? plt.suptitle("Cost Comparison", fontsize=30, horizontalalignment='center')

? ? plt.subplots_adjust(left=0.11, bottom=0.1, right=0.95, top=0.93, wspace=0.1, hspace=0.2)
? ? # 设置边框线宽为2.0
? ? ax.spines['bottom'].set_linewidth('2.0')
? ? # 添加图例
? ? ax.legend(loc='upper left', frameon=True, fontsize=19.5)
? ? # plt.savefig("test.png")
? ? plt.show()
? ? plt.legend()

if __name__ == "__main__":
? ? test_experiment_name = ["Test 1", "Test 2", "Test 3", "Test 4"]
? ? test_bar_name = ['A', "B", "C"]
? ? test_bar_value = [
? ? ? ? np.array([1, 2, 3]),
? ? ? ? np.array([4, 5, 6]),
? ? ? ? np.array([3, 2, 4]),
? ? ? ? np.array([5, 2, 2])
? ? ]
? ? test_error_value = [
? ? ? ? np.array([1, 1, 2]),
? ? ? ? np.array([0.2, 0.6, 1]),
? ? ? ? np.array([0, 0, 0]),
? ? ? ? np.array([0.5, 0.2, 0.2])
? ? ]
? ? plot_bar(test_experiment_name, test_bar_name, test_bar_value, test_error_value)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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